【资源】Python强化学习实战,Anaconda公司的高级数据科学家讲解(附相关Python开源库)

2017 年 12 月 10 日 专知 专知内容组

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【导读】Christine Doig是Anaconda公司的高级数据科学家。没错Anaconda就是那个著名的Python科学计算与发行管理软件。Christine Doig从最基本的强化学习概念开始介绍强化学习Python实践经验,并以强化学习中的经典任务--Cartpole问题作为学习的入门例子,讲解从环境搭建、模型训练再到最后的效果评估的结果。


简介




Cartpole描述的问题可以认为是:在一辆小车上竖立一根杆子,然后给小车一个推或者拉的力,使得杆子尽量保持平衡不滑倒。

更详细的描述可参见openai官网上关于Cartpole问题的解释:https://gym.openai.com/envs/CartPole-v0



强化学习用到的python库




  • OpenAI

    Gym: Toolkit for developing and comparing reinforcement learningalgorithms. MIT License, Last commit: November 2017

    baselines: high-quality implementations of reinforcement learning algorithms,MIT License, Last commit: November 2017


  • TensorForce, A TensorFlow library for applied reinforcement learning, Apache 2,Last commit: November 2017


  • DeepRL, Highly modularized implementation of popular deep RL algorithms byPyTorch, Apache 2 License, Last commit: November 2017


  • RLlab, a framework for developing and evaluating reinforcement learningalgorithms, MIT License, Last commit: July 2017


  • AgentNet, Python library for deep reinforcement learning usingTheano+Lasagne, MIT License, Last commit: August 2017


  • RLPy, the Reinforcement Learning Library for Education and Research,3-Clause BSD License, Last commit: April 2016.


  • PyBrain, the Python Machine Learning Library, 3-Clause BSD License, Lastcommit: March 2016.

强化学习资源




  • Reinforcement Learning courseby David Silver

    http://www0.cs.ucl.ac.uk/staff/d.silver/web/Teaching.html


  • https://blog.acolyer.org/2017/11/17/mastering-the-game-of-go-without-humanknowledge/


  • https://keon.io/deep-q-learning/


  • https://rishav1.github.io/reinlearning/2017/01/05/simple-swarm-intelligenceoptimization-for-cartpole-balancing-problem.html


  • AlphaGo Zero's win, what itmeans, Fast Forward Labs: http:// blog.fastforwardlabs.com/2017/10/25/alphago-zero.html


  • 更多可以查看专知以前推出的强化学习荟萃资料:

       【专知荟萃23】深度强化学习RL知识资料全集(入门/进阶/论文/综述/代码/专家,附查看)


PPT内容






参考链接:

https://speakerdeck.com/chdoig/rl-pytexas-2017


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强化学习(RL)是机器学习的一个领域,与软件代理应如何在环境中采取行动以最大化累积奖励的概念有关。除了监督学习和非监督学习外,强化学习是三种基本的机器学习范式之一。 强化学习与监督学习的不同之处在于,不需要呈现带标签的输入/输出对,也不需要显式纠正次优动作。相反,重点是在探索(未知领域)和利用(当前知识)之间找到平衡。 该环境通常以马尔可夫决策过程(MDP)的形式陈述,因为针对这种情况的许多强化学习算法都使用动态编程技术。经典动态规划方法和强化学习算法之间的主要区别在于,后者不假设MDP的确切数学模型,并且针对无法采用精确方法的大型MDP。

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